GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer der 3ten Generation) ist ein maschinell lernendes neuronales Netzwerkmodell, das auf Webdaten trainiert wurde, um jede Art von Text zu generieren. Entwickelt von OpenAI, benötigt es eine kleine Menge an Eingabetext und produziert eine große Menge an relevantem und komplexem maschinell generiertem Text. Es ist der Nachfolger von GPT-2, welche wiederum der Nachfolger von GPT ist.
Das GPT-3 Deep Learning Neural Network ist ein Modell mit mehr als 175 Milliarden Parametern für maschinelles Lernen; das größte trainierte Sprachmodell vor GPT-3 war das Turing NLG-Modell von Microsoft mit 10 Milliarden Parametern. es ist das größte jemals erstellte neuronale Netzwerk. Im Ergebnis übertrifft GPT-3 alle bisher existierenden Modelle bei der Produktion von Texten, die so überzeugend sind, dass sie aussehen, als wären sie von einem Menschen geschrieben worden.
Wie gut ist GPT-3?
Eine der Hauptkomponenten der Verarbeitung natürlicher Sprache ist die Generierung natürlicher Sprache, die einen natürlichen, in menschlicher Sprache geschriebenen Text erzeugt. Die Generierung von menschlich verständlichen Inhalten ist jedoch eine Herausforderung für Maschinen, die mit der Komplexität und den Nuancen der Sprache nicht vertraut sind. Es ist darauf trainiert, realistischen menschlichen Text anhand von Texten aus dem Internet zu erzeugen.
GPT-3 verwendet kleine Mengen von Eingabetext, um Artikel, Dialoge usw. zu erzeugen.
Zudem wird es auch für automatisierte Konversationsaufgaben eingesetzt und antwortet auf jeden von Menschen in den Computer eingegebenen Text mit neuem, dem Kontext entsprechendem Text. Es kann alles generieren, was eine Textstruktur hat, nicht nur menschliche Sprache. GPT-3 kann auch automatisch Textzusammenfassungen, Programmcode und mehr erzeugen.
Beispiele für GPT-3
Es gibt mehrere reale Anwendungsfälle für den GPT-3. Entwickler und Unternehmen beginnen gerade erst, die Einsatzmöglichkeiten zu erkennen, aber was sie bereits gefunden haben, ist sehr interessant. Hier ist ein Blick darauf, wie GPT-3 die Kommunikation verändert.
Semantische Suche
Ob Sie eine Antwort auf eine Frage oder ein relevanteres Suchergebnis suchen, GPT-3 kann Ihnen helfen. Anstelle des einfachen Abgleichs von Schlüsselwörtern können Sie das umfangreiche Wissen von GPT-3 nutzen, um komplexe natürlichsprachliche Fragen schnell und präzise zu beantworten.
Chat Bot
Geben Sie Ihrem Chatbot die Fähigkeit, effektiv und intelligent zu kommunizieren. Wenn Sie Antworten, Empfehlungen oder Ratschläge benötigen, können GPT-3-basierte KI-Agenten ein effektiveres Gespräch mit Ihnen führen.
Generierung von Inhalten
Kreatives Schreiben, Lerninhalte, Abenteuerspiele, Produktseiten, Texte für Ihren nächsten Punksong – GPT-3 kann alles. Es handelt sich nicht um eine API, mit der Sie nach Belieben Inhalte erstellen können, aber mit etwas Grundwissen ist sie durchaus in der Lage, originelle Arbeiten zu erstellen. Allerdings ist immer ein sorgfältiges Lektorat erforderlich, um Fakten zu prüfen und verstreute Ideen auszuspucken.
Verbesserte, effizientere Arbeit
Mit GPT-3 können Sie Ihre Leistung verbessern und alles von E-Mails bis zum Code optimieren.
Einmal angepasst, basierend auf Tausenden von Open-Source-Repositories auf GitHub, kann die OpenAI-API sogar Ihren Code verfeinern und kontextabhängige Vorschläge machen.
Übersetzung
Mit der GPT-3-API können Sie Unterhaltungen übersetzen und mit Benutzern in deren bevorzugter Sprache kommunizieren. So können Unternehmen anspruchsvollere Chatbots erstellen, um mit verschiedenen Kunden zu interagieren und Inhalte für andere Märkte zu übersetzen.
Obwohl GPT-3 nicht als Einzelübersetzer verwendet werden kann, kann er als Backup-Controller bei der Durchführung von Übersetzungen eingesetzt werden.
Wie funktioniert GPT-3?
GPT-3 ist ein Sprachvorhersagemodell. Mit anderen Worten: Es verfügt über ein maschinelles Lernmodell in Form eines neuronalen Netzwerks, das den eingegebenen Text in eine möglichst nützliche und vorhersagbare Ausgabe verwandeln kann. Dies wird erreicht, indem das System darauf trainiert wird, in der großen Menge an Text im Internet nach Mustern zu suchen. Konkret ist GPT-3 die dritte Version eines spezialisierten Textgenerierungsmodells, das auf einer riesigen Menge von Text vortrainiert wurde.
Wenn ein Benutzer Text eingibt, analysiert das System die Sprache und verwendet die Textvorhersage, um die wahrscheinlichste Ausgabe zu generieren. Das Modell erzeugt qualitativ hochwertigen Ausgabetext, der menschlichem Text sehr ähnlich ist, ohne Abstimmung oder Training.
Was sind die Vorteile von GPT-3?
Wenn Sie eine kleine Textmenge eingeben müssen, um eine große Textmenge zu produzieren, ist GPT-3 eine ideale Lösung. Es gibt viele Fälle, in denen die Ausgabe von menschlichem Text nicht praktikabel ist oder in denen Sie automatisch menschenähnlichen Text erzeugen möchten. Zum Beispiel kann ein Kundenservicecenter GPT-3 nutzen, um Kundenfragen zu beantworten und Chatbots zu unterstützen, eine Vertriebsabteilung kann damit mit Interessenten kommunizieren und eine Marketingabteilung kann GPT-3 nutzen, um Texte zu schreiben.
Was sind die Risiken und Grenzen von GPT-3?
Obwohl GPT-3 ein sehr großartiges und leistungsfähiges System ist, gibt es einige Einschränkungen und Risiken, die mit seiner Verwendung verbunden sind. Das größte Problem ist, dass GPT-3 nicht immer lernfähig ist; GPT-3 ist vortrainiert und verfügt nicht über ein permanentes Langzeitgedächtnis, um bei jeder Interaktion zu lernen. Auch GPT-3 hat das gleiche Problem wie neuronale Netze. Es fehlt die Fähigkeit, zu erklären und zu interpretieren, warum eine bestimmte Eingabe zu einer bestimmten Ausgabe führt.
Transformator-Architekturen, einschließlich GPT-3, haben auch das Problem der begrenzten Eingangsgröße. Benutzer können keine großen Textmengen als Eingabe für die Ausgabe bereitstellen, was die Verwendung einschränkt. Insbesondere kann GPT-3 nur wenige Sätze des Eingabetextes verarbeiten. GPT-3 leidet auch unter der langsamen Ausgabezeit, da es Zeit braucht, um ein Modell auf Basis der Ergebnisse zu erstellen.
Darüber hinaus hat GPT-3 eine Tendenz zum maschinellen Lernen. Da das Modell auf Internet-Text trainiert wurde, weist es viele der Verzerrungen auf, die Menschen in Internet-Text zeigen.
Im Allgemeinen ist GPT-3 in der Nutzung sehr eingeschränkt, was auch Entwickler in ihren Apps beachten müssen.